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英伟达AI霸主地位屹立不倒，为何无巨头能撼动其王者宝座？

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justify;\"><strong>CUDA：“围墙花园”的基石</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">理解英伟达的“围墙花园”的关键在于其名为CUDA的软件平台。自2007年推出以来，CUDA解决了一个其他公司未能解决的问题：如何在英伟达专为3D图形和视频游戏等劳动密集型应用设计的专用芯片上运行非图形软件，例如加密算法和加密货币挖掘。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA不仅支持这些图形处理单元(GPU)上的多样化计算任务，还使得AI软件得以在英伟达芯片上运行，近年来AI软件的爆炸式增长更是将英伟达推向了全球最有价值的公司之一的宝座。</p><p style=\"text-align: justify;\">更为关键的是，CUDA仍在不断发展之中。年复一年，英伟达通过发布专门的代码库来满足软件开发人员的需求，这些代码库使得大量任务在英伟达 GPU上的执行速度远远超过传统通用处理器，如英特尔(INTC.US)和AMD(AMD.US)的产品。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>全栈计算与软件平台的重要性</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达软件平台的重要性也解释了为何多年来，英伟达在软件工程师的招聘上投入了比硬件工程师更多的资源。公司首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)最近强调，英伟达专注于结合硬件和软件的“全栈计算”，即从芯片到AI软件的全面制造。</p><p style=\"text-align: justify;\">每当有竞争对手宣布推出与英伟达竞争的AI芯片时，他们实际上是在与一个已经使用了超过15年、编写了大量代码的系统竞争。这些软件很难移植到竞争对手的系统中，这正是英伟达编码能力的真正优势所在。</p><p style=\"text-align: justify;\">在6月份的股东大会上，英伟达宣布，CUDA现已包含300多个代码库和600个AI模型，支持约40,000家公司的500多万开发人员使用的3,700个GPU加速应用程序。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>市场预测与竞争态势</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI计算市场的庞大规模促使多家公司联合起来与英伟达展开竞争。花旗研究的半导体和网络设备分析师Atif Malik预测，到2027年，AI相关芯片市场规模将达到每年4000亿美元。与此同时，英伟达截至1月的财年营收约为610亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">英特尔云客户人工智能副总裁Bill Pearson表示，业界的合作主要集中在开发CUDA的开源替代品上。英特尔工程师正在参与两个这样的项目，其中一个项目甚至涉及ARM、谷歌、三星和高通等公司的合作。ChatGPT背后的公司OpenAI也在开发自己的开源项目。</p><p style=\"text-align: justify;\">投资者纷纷涌向那些致力于开发CUDA替代品的初创公司。这些投资的部分原因是，全球许多科技巨头的工程师可能会联合起来，共同推动公司使用他们想要的任何芯片，而不再支付业内一些人所说的“CUDA税”。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>市场预测与竞争态势</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在AI芯片领域，英伟达虽然保持着显著的领导地位，但竞争的浪潮正日益汹涌。初创公司Groq凭借28亿美元的估值，成功融资6.4亿美元，致力于开发能与英伟达相媲美的芯片。这标志着开源软件的崛起，为行业带来了新的活力和可能性。</p><p style=\"text-align: justify;\">不仅初创企业，科技巨头们也在积极布局。谷歌和亚马逊正在自主研发AI训练和部署芯片，而微软(MSFT.US)也于2023年宣布加入这一行列。这些举措不仅是对英伟达市场地位的挑战，也是对行业创新的推动。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这场竞争中，AMD以其Instinct AI芯片系列成为英伟达最有力的竞争者之一。AMD执行副总裁Andrew Dieckman表示，尽管AMD在市场份额上仍不及英伟达，但公司正通过大力投资软件工程师，扩展软件资源，以期缩小差距。AMD上个月宣布以6.65亿美元收购Silo AI，进一步增强其AI研发实力。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达的两大客户——微软和Meta Platforms——也开始采购AMD的AI芯片，这一行为反映出市场对于多元化供应商的需求，以及对高端产品竞争的渴望。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，英伟达的市场壁垒并非坚不可摧。初创公司NinjaTech AI的首席执行官Babak Pahlavan透露，如果成本允许，他更倾向于使用英伟达的硬件和软件。但面对英伟达 H100芯片的短缺和高成本，NinjaTech AI不得不转向亚马逊，后者提供了自己的AI训练芯片Trainium。经过数月的努力和协作，NinjaTech AI成功地在Trainium芯片上训练了他们的AI模型，并在5月推出了AI“代理”，目前已拥有超过100万的月活跃用户，所有这些用户都由在亚马逊芯片上训练和运行的模型提供支持。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一转变并非易事，Pahlavan坦言，过程中遇到了诸多挑战和错误。亚马逊网络服务总监Gadi Hutt也承认，双方在早期合作中都有所失误，但现在已经步入正轨。亚马逊的AI芯片客户群正在扩大，包括Anthropic、Airbnb、Pinterest和Snap等公司。尽管亚马逊为客户提供了使用英伟达芯片的选择，但成本较高，客户转换需要时间。</p><p style=\"text-align: justify;\">NinjaTech AI的经历说明了像它这样的初创公司在英伟达的“围墙花园”之外开发AI所面临的主要原因之一：成本。Pahlavan表示，为了支持每月超过一百万的用户，NinjaTech在亚马逊的云服务费用约为每月25万美元。相比之下，如果在英伟达芯片上运行同样的AI，费用将在75万至120万美元之间。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>英伟达的应对与未来</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">面对这些竞争压力，英伟达充分意识到其芯片的购买和运行成本很高。公司首席执行官黄仁勋承诺，英伟达的下一代人工智能芯片将致力于降低在公司硬件上训练人工智能的成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">花旗研究的马利克预计，未来两到三年，英伟达在人工智能相关芯片组市场的份额将保持在90%左右。这表明，尽管面临竞争，英伟达的领先地位仍然稳固。</p><p style=\"text-align: justify;\">在可预见的未来，英伟达的命运将取决于历史上让许多公司和客户陷入其中的惯性——“围墙花园”效应。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达AI霸主地位屹立不倒，为何无巨头能撼动其王者宝座？</title>\n<style 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GPU上的执行速度远远超过传统通用处理器，如英特尔(INTC.US)和AMD(AMD.US)的产品。全栈计算与软件平台的重要性英伟达软件平台的重要性也解释了为何多年来，英伟达在软件工程师的招聘上投入了比硬件工程师更多的资源。公司首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)最近强调，英伟达专注于结合硬件和软件的“全栈计算”，即从芯片到AI软件的全面制造。每当有竞争对手宣布推出与英伟达竞争的AI芯片时，他们实际上是在与一个已经使用了超过15年、编写了大量代码的系统竞争。这些软件很难移植到竞争对手的系统中，这正是英伟达编码能力的真正优势所在。在6月份的股东大会上，英伟达宣布，CUDA现已包含300多个代码库和600个AI模型，支持约40,000家公司的500多万开发人员使用的3,700个GPU加速应用程序。市场预测与竞争态势AI计算市场的庞大规模促使多家公司联合起来与英伟达展开竞争。花旗研究的半导体和网络设备分析师Atif Malik预测，到2027年，AI相关芯片市场规模将达到每年4000亿美元。与此同时，英伟达截至1月的财年营收约为610亿美元。英特尔云客户人工智能副总裁Bill Pearson表示，业界的合作主要集中在开发CUDA的开源替代品上。英特尔工程师正在参与两个这样的项目，其中一个项目甚至涉及ARM、谷歌、三星和高通等公司的合作。ChatGPT背后的公司OpenAI也在开发自己的开源项目。投资者纷纷涌向那些致力于开发CUDA替代品的初创公司。这些投资的部分原因是，全球许多科技巨头的工程师可能会联合起来，共同推动公司使用他们想要的任何芯片，而不再支付业内一些人所说的“CUDA税”。市场预测与竞争态势在AI芯片领域，英伟达虽然保持着显著的领导地位，但竞争的浪潮正日益汹涌。初创公司Groq凭借28亿美元的估值，成功融资6.4亿美元，致力于开发能与英伟达相媲美的芯片。这标志着开源软件的崛起，为行业带来了新的活力和可能性。不仅初创企业，科技巨头们也在积极布局。谷歌和亚马逊正在自主研发AI训练和部署芯片，而微软(MSFT.US)也于2023年宣布加入这一行列。这些举措不仅是对英伟达市场地位的挑战，也是对行业创新的推动。在这场竞争中，AMD以其Instinct AI芯片系列成为英伟达最有力的竞争者之一。AMD执行副总裁Andrew Dieckman表示，尽管AMD在市场份额上仍不及英伟达，但公司正通过大力投资软件工程师，扩展软件资源，以期缩小差距。AMD上个月宣布以6.65亿美元收购Silo AI，进一步增强其AI研发实力。英伟达的两大客户——微软和Meta Platforms——也开始采购AMD的AI芯片，这一行为反映出市场对于多元化供应商的需求，以及对高端产品竞争的渴望。然而，英伟达的市场壁垒并非坚不可摧。初创公司NinjaTech AI的首席执行官Babak Pahlavan透露，如果成本允许，他更倾向于使用英伟达的硬件和软件。但面对英伟达 H100芯片的短缺和高成本，NinjaTech AI不得不转向亚马逊，后者提供了自己的AI训练芯片Trainium。经过数月的努力和协作，NinjaTech AI成功地在Trainium芯片上训练了他们的AI模型，并在5月推出了AI“代理”，目前已拥有超过100万的月活跃用户，所有这些用户都由在亚马逊芯片上训练和运行的模型提供支持。这一转变并非易事，Pahlavan坦言，过程中遇到了诸多挑战和错误。亚马逊网络服务总监Gadi Hutt也承认，双方在早期合作中都有所失误，但现在已经步入正轨。亚马逊的AI芯片客户群正在扩大，包括Anthropic、Airbnb、Pinterest和Snap等公司。尽管亚马逊为客户提供了使用英伟达芯片的选择，但成本较高，客户转换需要时间。NinjaTech AI的经历说明了像它这样的初创公司在英伟达的“围墙花园”之外开发AI所面临的主要原因之一：成本。Pahlavan表示，为了支持每月超过一百万的用户，NinjaTech在亚马逊的云服务费用约为每月25万美元。相比之下，如果在英伟达芯片上运行同样的AI，费用将在75万至120万美元之间。英伟达的应对与未来面对这些竞争压力，英伟达充分意识到其芯片的购买和运行成本很高。公司首席执行官黄仁勋承诺，英伟达的下一代人工智能芯片将致力于降低在公司硬件上训练人工智能的成本。花旗研究的马利克预计，未来两到三年，英伟达在人工智能相关芯片组市场的份额将保持在90%左右。这表明，尽管面临竞争，英伟达的领先地位仍然稳固。在可预见的未来，英伟达的命运将取决于历史上让许多公司和客户陷入其中的惯性——“围墙花园”效应。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":169,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":["NVDA"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"EN","currentLanguage":"EN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":14,"xxTargetLangEnum":"ORIG"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/337713009893504"}